AIエージェント・トラックについての感想と判断

著者：cryptoHowe.eth

最近、アークストリーム・キャピタルがAIエージェントに関するトラックスタディを発表した。それを読んで、私は非常に適切であり、多くの点に同意しました。

最近、アークストリームキャピタルがAIエージェントに関するトラックスタディを発表しました。

免責事項：個人的主観の強いこの記事は、記事で言及された見解は、交流と共有を行うだけで、いかなる投資アドバイスも存在しません。同時に、この記事は推論を行うために個人的な知識と既存のデータに基づいており、将来はいつでも更新されます

なぜAIエージェントのトラックは、このような大きな市場シェアを占めることができる

レポートから我々は次のことができます。レポートから、AIエージェントは現在、AIトラック全体の市場シェアの4分の1近くを占めていることがわかります。

1.エージェントは幅広い応用シナリオがあり、敷居が比較的低く、製品サイクルが短い

Agentのトラックは「すべてがちょうどいい」という位置にあり、一般的な大型モデルのようにサポートとして大規模なデータ、ストレージ、コンピューティングパワーを必要とする必要はなく、アルゴリズムやコミュニケーションのように歯磨き粉を絞るようなものでなくても、製品自身の開発ニーズを満たすことができれば、大きな改善が期待できます。したがって、他のAI製品と比較して、エージェント製品は、高いしきい値を持っていない、シナリオの広い範囲の使用と全体的な開発サイクルは比較的短く、プロジェクトは、一般的に "小さく、美しい "として知られている高速開始されます。

2.Agentは一般大衆のニーズに近く、着地が良く、大量採用の物語に合致している

Agent製品の物語。Agent製品のナラティブは、ユーザーが中間的な実装経路や様々な関係者のことを考えることなく、自分自身のニーズに集中できるという点で、Chain Abstraction Trackと似ています。Agentは、Web2ユーザーがWeb3に参入する際に大きな役割を果たしたことは間違いありません。ユーザーは、もはやウォレットや署名などの基本を学ぶ必要はなく、自然言語を通じて自分自身のニーズを直接表現し、関連する操作を自動的に実現することができます。例えば、ユーザが全てのBTCをETHに交換したい場合、エージェントは自動的に関連するインタラクションプロセスを計画し、クロスチェーンとトランザクション操作を実行し、ユーザはエージェントが操作を完了するのを待つだけで望む結果を得ることができます。したがって、エージェントはマス・アダプションを実現するための方向性の1つに分類することができます。

コンテンツ生成型エージェントの生き残りのジレンマ

レポートでは、エージェント製品をインフラとコンテンツ生成のカテゴリに分けていますが、現在の製品のほとんどはインフラカテゴリに属しており、コンテンツ生成カテゴリの開発が比較的遅れているのはなぜでしょうか？コンテンツ生成クラスの開発が相対的に遅れている、言い換えれば、コンテンツ生成クラスのAgentの存続の苦境は何でしょうか？

1.コンテンツ生成はどちらかというと感情的な欲求を満たすための手段であり、感情的な欲求は良い価格設定ではない

簡潔に言うと、ビジネスモデルはループを閉じるのが難しいということだ。インフラ製品の場合、AI開発者に関連する演算やモデルサービスを提供するなど、関連するサービスやリソースを提供すればよい。このプロセスにおける製品の価格は測定しやすく、ユーザーがどのようなグラフィックカードの演算を使用し、どれくらいの時間がかかったか、関連する価格は小学校の算数を通じて導き出すことができ、これらの価格の変動は小さい。

コンテンツを生み出す製品にとって、ユーザーの感情的なニーズを満たし、持続可能であろうとすることは非常に難しいことです。

コンテンツ生成型商品にとって、ユーザーの情緒的ニーズを満たし、持続可能であろうとすることは非常に難しいことです。これは、ユーザー自身の情緒的ニーズが安定しておらず、今日はとても幸せかもしれませんが、明日は突然とても退廃的になり、ユーザーは製品の相互作用に参加したいと思う意欲も異なり、さまざまな段階のさまざまなユーザーの情緒的ニーズの支払い意欲や程度が異なるため、価格の変動が大きくなります。

2.エージェントのコンテンツがユーザーのニーズを満たすかどうかを判断する方法は大きな問題です

コンテンツを生成する製品では、人間の主観的な意識が製品の大部分を占めています。

コンテンツ生成製品では、人間の主観的意識が大きな部分を占めます。例えば、画像生成の効果が満足のいくものであるか否かを測る基準はなく、明確な基準や相場が存在する算盤市場とは異なり、ユーザーの個人的な感覚に左右されやすい。そのため、このような商品のユーザー維持やコンバージョンはより難しくなる。

AIエージェントに対する個人的な判断

今後のAIエージェントコースの発展のために、私は注目すべき4つのポイントがあると思います：

注目すべき4つのポイントがあります。align:left;">1.純粋なエージェントの物語は、市場で有利な競争力を占めることは難しく、差別化された競争が必要である。現在の環境では、より多くのAIプロジェクトがAgentをナラティブの1つとしており、純粋なAgentプロジェクトが枯渇することは難しい。想像してみてください、何百ものAIプロジェクトの中で、Agentの物語だけを語ることでユーザーの注目を集めることは難しいのです。

2.AIエージェントは、独立したものから相互接続されたAgentFiへと徐々に変化していくでしょう。現在、エージェントトラックの製品は互いに独立しており、そのデータやサービスは相互運用できません。もし異なる製品が連携するための合理的な方法があれば、ユーザーが製品Aでトレーニングしたエージェントを製品Bでも使用できるようになり、想像力と体験はより良いものになるでしょう。

3.水論理を売りにするプロジェクトが最初に出てきて、トラック市場の大部分を占めるでしょう。簡単に言うと、みんなAgent製品を開発しているので、効率的にAgentを開発できるツールを作って、こういう製品を使い切れるものは基本的に大儲けできるゴールドショベルのプロジェクトです。

4.Agent製品の収益は主にtoBからもたらされ、toCはむしろ評判を蓄積するための戦略です。
これはAIの世界ではよくある現象で、Cユーザーの支払い意欲と能力はBユーザーよりもはるかに低いため、製品の実質的な収益性はBパートナーの質に依存するが、Cユーザーの宣伝能力は侮れないものであり、製品を利用するユーザーは十分に存在するため、製品後の宣伝やプロモーションにも役立つ。

最後に、最近見かけたAIエージェントのフレームワークの良いまとめ表を紹介します